基于Tensor Core的对角稀疏矩阵-向量乘积求解方法

本发明公开一种基于Tensor Core的对角稀疏矩阵‑向量乘积求解方法，属于专用硬件加速器技术领域。所述方法包括：获取BDIA格式的稀疏矩阵；其中，该BDIA格式的稀疏矩阵由对角稀疏矩阵转换得到；准备输入向量与输出向量，并将输入向量、输出向量、BDIA格式的稀疏矩阵转移到GPU全局内存；设置CUDA内核的启动配置；确定每个warp在输出向量中行区段之后，对输入向量和BDIA格式的稀疏矩阵执行划分，得到向量块和矩阵块；通过warp内协作，将矩阵块和所述向量块从全局内存加载对角块到Tensor Core寄存器；每个warp利用Tensor Core寄存器执行矩阵‑向量乘法，得到该warp对应的最终向量结果；将每个warp对应的最终向量结果写入输出向量。本发明可以减少存储和传输量，提升运算速度和能效。